序 本文主要研究一下flink的CsvTableSource flink-forward-sf-2017-timo-walther-table-sql-api-unified-apis-for-batch-and-stream-processing...-9-638.jpg TableSource flink-table_2.11-1.7.1-sources.jar!.../org/apache/flink/table/sources/BatchTableSource.scala trait BatchTableSource[T] extends TableSource[...flink-table_2.11-1.7.1-sources.jar!.../org/apache/flink/table/sources/CsvTableSource.scala class CsvTableSource private ( private val path
Apache Flink Temporal Table 我们不止一次的提到Apache Flink遵循ANSI-SQL标准，Apache Flink中Temporal Table的概念也源于ANSI-2011...{CsvTableSink, TableSink} import org.apache.flink.table.sources.CsvTableSource import org.apache.flink.types.Row...LATERAL JOIN - Lateral JOIN的本质是Steam JOIN Table Function， 是单流驱动。...Temporal Table JOIN 特点 单流驱动，Temporal Table 是被动查询。...Temporal Table JOIN vs LATERAL JOIN 从功能上说Temporal Table JOIN和 LATERAL JOIN都是由左流一条数据获取多行数据，也就是单流驱动，并且都是被动查询
“ Apache Flink的Table API提供了对数据注册为Table的方式， 实现把数据通过SQL的方式进行计算。...Table API与SQL API实现了Apache Flink的批流统一的实现方式。Table API与SQL API的核心概念就是TableEnviroment。...的方式进行注册表结构. // 参数(path:数据的路径地址,fieldNames:字段名称,fieldTypes:字段类型,fieldDelim:csv分隔符,rowDelim:行分割方式) val csvTableSource...:CsvTableSource =new CsvTableSource(".....Apche Flink通过Table Sink用于支持常见的数据存储格式与存储系统。
Scala版本 import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment...import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time object SocketWindowWordCountScala { def...; import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream...; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment...; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; import org.apache.flink.util.Collector
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment import org.apache.flink.table.sources.CsvTableSource...ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) val csvtable = CsvTableSource...{ExecutionEnvironment, _} import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment import org.apache.flink.table.sources.CsvTableSource...{DataSet, ExecutionEnvironment} import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment import org.apache.flink.table.sources.CsvTableSource...ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) val csvtable = CsvTableSource
返回新的流包含所有流中的元素。...dataStream.union(otherStream1, otherStream2, ...); Window Join 基于指定的key和共同窗口join两个数据流，返回一个新的数据流。....}); Interval Join 输入 KeyedStream，返回一个数据流。 基于在指定时间间隔内的共同key，Join 两个KeyedStream的流。....}); Window CoGroup 输入两个数据流，返回一个数据流。 将两个流按照指定key和公共窗口合并，某些键可能只包含在两个原始数据集之一中。...连接两个数据流保持原有类型。连接允许两个流之间共享状态。 DataStream someStream = //...
如果在你的脑海里，“Apache Flink”和“流处理”没有很强的联系，那么你可能最近没有看新闻。Apache Flink已经席卷全球大数据领域。...现在正是这样的工具蓬勃发展的绝佳机会：流处理在数据处理中变得越来越流行，Apache Flink引入了许多重要的创新。 在本文中，我将演示如何使用Apache Flink编写流处理算法。...Flink有两种流类型： 键控流：使用此流类型，Flink将通过键（例如，进行编辑的用户的名称）将单个流划分为多个独立的流。当我们在键控流中处理窗口时，我们定义的函数只能访问具有相同键的项目。...但使用多个独立的流时Flink可以进行并行工作。 非键控流：在这种情况下，流中的所有元素将被一起处理，我们的用户自定义函数将访问流中所有元素。...为了高效地使用Flink集群的资源，我们需要通过用户名键入我们的流，这将创建多个逻辑流，每个用户一个。
Flink难道比Spark还好用？在流式处理上，Flink是真正的流式处理，Spark则是将数据分割为微批处理。在设计上，Flink本身认为数据是流式的，批处理是流式处理的特殊情况。...mod=viewthread&tid=26631 Flink的Table API和SQL支持是用于批处理和流处理的统一API。...由于外链有限制，如想了解更多可阅读原文 以下内容解释了Flink关于流数据的关系API的概念，流的配置参数等。 Streaming概念的整体介绍： 动态表：描述动态表的概念。...动态表 SQL的设计并未考虑流数据。 因此，关系代数（和SQL）与流处理之间的概念差距很小。 本文讨论这些差异，并解释Flink如何在无界数据上实现与有界数据上的常规数据库引擎相同的语义。...Flink的Table API和SQL支持三种编码动态表更改的方法： （1）仅追加流（Append-only stream）：只能通过INSERT更改的动态表可以通过提交插入的行转换为流。
Levels of Abstraction 数据处理层抽象 Flink提供了不同的数据处理抽象层来开发流、批处理应用。...Programs and Dataflows 编程和数据流 Flink编程的基本模块是流streams和转换transformations，（注意：在Flink中DataSets使用DataSet API...在执行的时候，Flink程序被映射到数据流上去，持续的数据流和转换操作。每一个数据流有一个和多个源作为起点，终止于一个或多个接收器。...Parallel Dataflows 并行数据流 Flink的程序本身就是并行和分布式的。在执行时一个数据流有一个或多个数据流分块，并且每个操作有一个或者多个操作子任务。...Batch on Streaming 基于流的批处理 Flink以一种特殊的的流处理程序来执行批处理程序，这种批处理的数据流是有界数据流（有限梳理的元素）。
Flink批和流案例总结 关于Flink 批数据处理和流式数据处理案例有以下几个点需要注意： 一、Flink程序编写流程总结 编写Flink代码要符合一定的流程，Flink代码编写流程如下： a....三、Flink批和流 Java 和 Scala导入包不同 在编写Flink Java api代码和Flink Scala api代码处理批或者流数据时，引入的ExecutionEnvironment或StreamExecutionEnvironment...五、Flink Scala api需要导入隐式转换 在Flink Scala api中批处理和流处理代码编写过程中需要导入对应的隐式转换来推断函数操作后的类型，在批和流中导入隐式转换不同，具体如下： /...八、关于DataSet Api (Legacy)软弃用 Flink架构可以处理批和流，Flink 批处理数据需要使用到Flink中的DataSet API，此API 主要是支持Flink针对批数据进行操作...，本质上Flink处理批数据也是看成一种特殊的流处理（有界流），所以没有必要分成批和流两套API，从Flink1.12版本往后，Dataset API 已经标记为Legacy(已过时)，已被官方软弃用，
Tech 导读 本文综合Apache Flink原理与京东实时计算平台（JRC）的背景，详细讲述了大规模Flink流作业的调优方法。...通过阅读本文，读者可了解Flink流作业的通用调优措施，并应用于生产环境。...本文是笔者根据过往经验以及调优实践，结合京东实时计算平台（JRC）背景产出的面向专业人员的Flink流作业调优指南。...2.2 网络缓存分配规则 Flink流作业的执行计划用三层DAG来表示，即：StreamGraph（逻辑计划）→ JobGraph（优化的逻辑计划）→ ExecutionGraph（物理计划）。...多说一句，上图这套机制也是Flink实现Credit-based流控（反压）的基础，想想诊断反压时会看的`**PoolUsage`参数就明白了。反压是比较基础的话题，这里就不再展开。
逸言 | 逸派胡言 作为目前最为高效的流处理框架之一，Flink在我们的大数据平台产品中得到了广泛运用。为了简化开发，我们对Flink做了一些封装，以满足我们自己的产品需求。...我们主要看重于它在流处理的低延迟性，消息传递保证的extractly once特性；它为流处理和批处理提供了相对统一的API，支持Java、Scala和Python等主流开发语言，同时还较好地支持了SQL...我们结合Flink的架构，并参考了Apex、Storm、Flume等其他流处理框架，抽象出自己的流处理模型。这个模型中各个概念之间的关系与层次如下图所示： ?...的流处理模型进行了抽象和扩展开发后，就形成了围绕flink为核心的逻辑架构。...flink是haina的核心，提供了基本的运算、运行和部署的能力，而haina则根据我们产品的需求对flink进行扩展，并遵循前面提及的抽象流处理模型提供各个可以被重用的细粒度组成单元，并实现了通用的组成逻辑
Flink核心模型介绍 Apache Flink就是其中的翘楚，它采用了基于操作符（operator）的连续流模型，可以做到微秒的延迟。...Flink最核心的数据结构是Stream，它代表一个运行在多个分区上的并行流，它没有边界，随着时间的增长而不断变化，而且它是逐条进行操作的，每当有新数据进行就会被执行，这也是Flink低延迟的根本。...Flink与Spark的异同之处 Flink的诞生总是有原因的，简单来说因为它统一了批处理和流处理，并且对于实时计算可以实现微秒级别的输出。...One的语义一执行 与Spark不一样的地方 Spark虽然也支持流处理，但是其实也还是批处理，因为它只是把流处理当成了window很小的批处理，所以延迟性得不到保证；而Flink是基于每个事件去处理...Spark和Flink的适用场景 在下面的场景，可以优先使用Spark： 数据量大而且业务逻辑复杂的批处理，并且对计算效率有很高要求 基于历史数据的交互式查询 对实时流数据处理，延迟仅仅需要数百毫秒到数秒之间
4 月 2 日，我司 CEO 郭斯杰受邀在 Flink Forward San Francisco 2019 大会上发表演讲，介绍了 Flink 和 Pulsar 在批流应用程序的融合情况。...Pulsar 数据视图：分片数据流 Apache Flink 是一个流式优先计算框架，它将批处理视为流处理的特殊情况。...在对数据流的看法上，Flink 区分了有界和无界数据流之间的批处理和流处理，并假设对于批处理工作负载数据流是有限的，具有开始和结束。...例如，在 Flink DataStream 应用程序中，Pulsar 可以作为流数据源和流接收器。...开发人员能使 Flink 作业从 Pulsar 中获取数据，再进行计算并处理实时数据，最后将数据作为流接收器发送回 Pulsar 主题。
在动手部署和编程之前，学习Flink的数据流编程模型，可以建立起核心概念的全局架构。方便局部概念深入学习。 Apache Flink：数据流编程模型 ▾点击播放视频教程▾ ?...https://www.bilibili.com/video/av66869896/ Flink的数据流编程模型(基于最新版flink1.9)，共包含的概念有：抽象层级，程序和数据流，并行数据流，窗口，...| 程序和数据流 Flink程序的基本构建块是流和转换。（请注意，Flink的DataSet API中使用的DataSet也是内部流 - 稍后会详细介绍。）...Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳。 接入时间（Ingestion time）是事件在源操作员处输入Flink数据流的时间。...容错内部的描述提供了有关Flink如何管理检查点和相关主题的更多信息。 | 流地批处理 Flink流程序上执行批处理，其中流是有界的（有限数量的元素）。DataSet在内部被视为数据流。
这篇文章我们将深入探讨有状态流处理，更确切地说是 Flink 中可用的不同状态后端。在以下部分，我们将介绍 Flink 的3个状态后端，它们的局限性以及根据具体案例需求选择最合适的状态后端。...在有状态的流处理中，当开发人员启用了 Flink 中的检查点功能时，状态会持久化存储以防止数据的丢失并确保发生故障时能够完全恢复。为应用程序选择何种状态后端，取决于状态持久化的方式和位置。...Flink 提供了三种可用的状态后端：MemoryStateBackend，FsStateBackend，和RocksDBStateBackend。 ? 1....举个例子，比如可以是： hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints s3://flink/checkpoints 当选择 FsStateBackend 时，正在处理的数据会保存在...默认情况下，FsStateBackend 会配置提供异步快照，以避免在写状态 checkpoint 时阻塞数据流的处理。
戳更多文章： 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口...9-Flink中的Time 简介 Apache Flink具有两个关系API - 表API和SQL - 用于统一流和批处理。...Table API是Scala和Java的语言集成查询API，允许以非常直观的方式组合来自关系运算符的查询，Table API和SQL接口彼此紧密集成，以及Flink的DataStream和DataSet...Flink SQL的编程模型 创建一个TableEnvironment TableEnvironment是Table API和SQL集成的核心概念，它主要负责: 1、在内部目录中注册一个Table...tableEnv.scan("X").select(...); 2、TableSource，可以访问外部数据如文件、数据库或者消息系统 TableSource csvSource = new CsvTableSource
官网：https://flink.apache.org/ 一、Flink的重要特点 1）事件驱动型（Event-driven） 事件驱动的应用程序是一个有状态的应用程序，它从一个或多个事件流接收事件...2） 流、批（stream，micro-batching） Spark中，一切都是批次组成的，离线数据是一个大批次，实时数据是一个个无限的小批次组成的。...Flink中，一切都是由流组成的，离线数据是有界限的流，实时数据是一个没有界限的流，这就是所谓的有界流和无界流。 3）分层API ? 越顶层越抽象，最高层级的抽象是SQL。...越底层越具体 二、Flink使用（word count） 1、设置pom文件 注意下面的依赖设置，使用的是scala 2.12.x版本，Flink版本为1.10.1 xml <?...scala import org.apache.flink.streaming.api.scala._ /** * 流处理的word count * */ object WordCountByStream
以下所有的代码案例都已收录在本人的Gitee仓库，有需要的同学点击链接直接获取： Gitee地址：https://gitee.com/xiaoZcode/flink_test 一、构建流执行环境...Connect DataStream,DataStream → ConnectedStreams：连接两个保持他们类型的数据流，两个数据流被 Connect 之后，只是被放在了一个同一个流中，内部依然保持各自的数据和形式不发生任何变化...，两个流相互独立。...Connect 只能操作两个流，Union 可以操作多个。...union联合多条流 限制就是每条流数据类型必须一致 DataStream union = highTempStream.union(lowTempStream
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